spam=pd.read_table("spambase.txt",sep=',',header=None) ColName=['X'+str(k+1) for k in np.arange(57)] ColName .append('Y') spam.columns=ColName train=spam.sample(frac=0.7) test=spam[~spam.index.isin(train.index)] xtrain,ytrain=train.drop('Y',axis=1),train['Y'] xtest,ytest=test.drop('Y',axis=1),test['Y']

这段代码是在使用 Pandas 库读取一个名为 spambase.txt 的文件，并将其分成训练集和测试集。具体来说，代码首先使用了 read_table 函数读取了 spambase.txt 文件，设置了分隔符为逗号，将文件的第一行作为列名，然后将列名中的最后一列改名为 'Y'。接着使用 sample 函数从数据集中随机抽样了 70% 的数据作为训练集，剩下的数据作为测试集，并将训练集和测试集中的特征和标签分别存储在 xtrain、ytrain、xtest 和 ytest 中。